SwiftEdit – 基于AI文本指导的图像修改系统，在不到0.23秒的时间内完成高精度图片编辑

SwiftEdit指的是什么？

VinAI Research团队开发了SwiftEdit这一文本驱动的图像编辑系统，它采用了一种新颖的一步扩散技术，在不到0.23秒的时间内就能完成快速而优质的图像修改工作。该工具的最大亮点是一步反演架构与掩码导向的编辑方法，确保了高效的编辑速度、高度符合文本指令的效果，并且能够维护图片中的重要背景细节不变。SwiftEdit凭借其卓越的表现力，在实时图像调整应用中展现出了巨大的潜力。

SwiftEdit的核心特性

• 快捷文字指引图片修改用户通过简短的文字指令来引导图片修改，并能即刻看到编辑成果。
• 一个反转结构使用SwiftEdit可以实现图像的快速重构，显著降低了以往在复杂多步逆向处理及样本采集流程中所需的时间成本。
• 基于遮罩的修改技术通过运用注意力重新缩放技术，SwiftEdit能够确保在修改图片特定部分时保留其背景成分不变。
• 高品质的编校成果SwiftEdit能够在短时间内达到与复杂多步流程相当的编辑水准。

SwiftEdit的工作机制

• 一个反转架构受编码器导向的GAN逆向技术启迪，SwiftEdit架构能够兼容任意给定图片，并且无需为特定领域定制网络或进行再训练。
• 分步式培训方法请提供需要改写的具体内容，以便我进行相应的处理。
  • 初始阶段利用SwiftBrushv2创建的合成数据来预先训练逆向网络。
  • 第二个阶段把注意力集中在实际图片上，使反转架构能够实时处理并反转任意输入的图像，且不需要进行进一步的调整或是重新训练。
• 遮罩指导修改方法（Mask-Guide Edit Method）于推理过程中，SwiftEdit通过自我导向的编辑遮罩来识别需要修改的部分，并利用注意力重新缩放的方法调控改动的程度，从而达成卓越的编修成效。
• 注意力重新标度技术通过调节各个区域的关注度级别来掌控修改的程度，并确保维持原有的背景成分，以此为需要改动的部分增加更多的灵活操作空间。
• 自动抽取指导掩码对比在各种文本指令下生成的逆向噪音图像的不同，并自动识别出编辑遮罩。

SwiftEdit项目的仓库位置

• 官方网站项目的入口https://swiftedit.github.io/
• 关于arXiv上的科技学术文章访问该论文的PDF版本，请点击这里：https://arxiv.org/pdf/2412.04301

SwiftEdit的使用情境

• 社交平台上的内容制作用户依据文字指引调整图像，用于社交网络的动态发布与创新展现。
• 宣传与市场推广市场营销专员会根据不同的推广项目或是迅速应对市场的变动来修改广告图片。
• 新闻与传媒新闻单位调整图像以满足各种报道的需要，同时确保照片的真实性和上下文信息的完整性。
• 创意艺术作品创作者与设计者在艺术构思及图片编辑中不断挖掘新颖的想象空间与视觉体验。
• 电子商贸在线商家会调整商品图像，以匹配各种市场方案或是依照特定的节庆与时节来改变视觉效果。